在R中为多个数据帧运行for循环？答案

【问题标题】：Running for loop for multiple dataframes in R?在R中为多个数据帧运行for循环？
【发布时间】：2020-09-26 03:40:06
【问题描述】：

所以我有多个数据框，我正在尝试计算特定列的总和，并将其存储在每个数据框的数据框中的新列中，但我不知道该怎么做。到目前为止，我可以为单个数据帧运行 for 循环：

for (i in nrow(df1)){df1$newcolumn <-(df1$a + df1$b + df1$c)}

但如果我有多个数据框（df1、df2、df3、...），我该怎么做？每个数据框的列名都相同。

谢谢！

【问题讨论】：

使用list-of-frames，然后使用updated_list_of_frames <- lapply(list_of_frames, function(single_frame) ...)

标签： r for-loop

【解决方案1】：

如果您的数据框名为df1、df2 等，您可以使用此模式通过mget 获取列表中的数据框，并使用transform 在每个数据框中添加一个新列。

new_data <- lapply(mget(ls(pattern = 'df\\d+')), function(df) 
                   transform(df, newcolumn = a + b + c))

这将返回数据帧列表，如果您希望它们作为单独的数据帧再次使用list2env。

list2env(new_data, .GlobalEnv)

【讨论】：

【解决方案2】：

另外两种方法。

# create example data
df1 <- df2 <- data.frame(x=1:4, y=1:4)

# put into a list
l <- list(df1, df2)

# iterate over the list with a for loop
for(i in 1:length(l)){
  l[[i]]$new_column <- l[[i]]$x + l[[i]]$y
}

# same as above, but using `lapply()` and an anonymous function
# this requires you have the package `dplyr`
lapply(l, function(j) dplyr::mutate(j, new_column = x + y))

都返回：

[[1]]
  x y new_column
1 1 1          2
2 2 2          4
3 3 3          6
4 4 4          8

[[2]]
  x y new_column
1 1 1          2
2 2 2          4
3 3 3          6
4 4 4          8

如上所示，要访问单个列表元素，我们在此示例中创建了 data.frames，使用双括号表示法 ([[)：

> l[[1]]
  x y new_column
1 1 1          2
2 2 2          4
3 3 3          6
4 4 4          8

【讨论】：

【解决方案3】：

有了tidyverse，我们可以做到

library(dplyr)
library(purrr)
new_data <- lmget(ls(pattern = '^df\\d+$')) %>%
        map(~ .x %>%
                  mutate(newcolumn = a + b + c))

如果我们需要单独的数据集

list2env(new_data, .GlobalEnv)

【讨论】：